python基础知识——正则表达式,

谁践踏了优雅 2023-10-17 09:15 139阅读 0赞

在学习Python的爬虫技术时，抓取到网页之后，需要从网页上复杂的代码中提取出目标字符串，那么怎样从成千上万的复杂代码中提取出自己想要的字符串呢？Python中提供了一种很好的方法：正则表达式。

所谓正则表达式：它是对字符串操作的一种逻辑公式，我们用事先定义的字符串定义一个“规则表达式”，用来对目标文件中的字符串进行过滤。

在Python中正则表达式需要的模块是“re”。

正则表达式的大致匹配过程是：  
1.依次拿出表达式和文本中的字符比较，  
2.如果每一个字符都能匹配，则匹配成功；一旦有匹配不成功的字符则匹配失败。  
3.如果表达式中有量词或边界，这个过程会稍微有一些不同。

最简单的一个示例：

import re
     s='123abc456eabc789'
     re.findall(’abc’,s)

输出为：

['abc', 'abc']

其中findall是re 模块中最基本的一个函数，findall(rule，target，regulaton),第一个参数就是我们所指的规则表达式，第二个参数指的是目标字符串，第三个参数是匹配的规则（后面会有详细介绍）。这个函数会返回一个列表，列表中会存有所有匹配的字符串，如无，则返回一个空列表。

以上是个最简单的例子。当然实际中这么简单的用法几乎没有意义。为了实现复杂的规则查找，re规定了若干语法规则。它们分为这么几类：

![Center][]

着重介绍几个比较常用的：

1、贪婪与非贪婪模式

Python里数量词默认是贪婪的（在少数语言里也可能是默认非贪婪），总是尝试匹配尽可能多的字符；非贪婪的则相反，总是尝试匹配尽可能少的字符。

贪婪：‘\*’ ，非贪婪：‘\*?’ 。例如：正则表达式 ”ab\*” 如果用于查找 ”abbbc” 目标字符串，将找到”abbb”。而如果使用非贪婪的数量词”ab\*?”，将找到”a”。

PS：我们一般选择使用非贪婪模式来提取。

2、反斜杠问题  
  
与大多数编程语言相同，正则表达式里使用”\\”作为转义字符，这就可能造成反斜杠困扰。假如你需要匹配文本中的字符”\\”，那么使用编程语言表示的正则表达式里将需要4个反斜杠”\\\\\\\\”：前两个和后两个分别用于在编程语言里转义成反斜杠，转换成两个反斜杠后再在正则表达式里转义成一个反斜杠。  
  
Python里的原生字符串很好地解决了这个问题，这个例子中的正则表达式可以使用r”\\\\”表示。同样，匹配一个数字的”\\\\d”可以写成r”\\d”。有了原生字符串，妈妈也不用担心是不是漏写了反斜杠，写出来的表达式也更直观勒。

在主要介绍几个比较常用的re模块函数：

1、re.compile函数

这个函数的主要目的是为了防止findall函数的过多次使用带来的 时间效率降低问题（因为每一次都要把规则解释一遍，这个规则解释比较费时），利用compile函数，我们可以将规则预编译，使用编译过返回的Regular Expression Object或叫做Pattern对象来进行查找。

举个例子：

s='111,222,aaa,bbb,ccc333,444ddd'
     rule=r’\b\d+\b’
    compiled_rule=re.compile(rule)
    compiled_rule.findall(s)
    
    
    ['111', '222']

使用了compile函数预定义了一个pattern对象，再调用这个对象的findall方法，就可以将规则的解释抽离出来，提高效率。

2、re. match与re.search函数  
match( rule , targetString \[,flag\] )  
search( rule , targetString \[,flag\] )  
（注：re的match 与search函数同compile过的Pattern对象的match与search函数的参数是不一样的。Pattern对象的match与search函数更为强大，是真正最常用的函数）  
按照规则在目标字符串中进行匹配。第一个参数是正则规则，第二个是目标字符串，第三个是选项（同findall函数的选项）  
返回：若成功返回一个Match对象，失败无返回  
findall虽然很直观，但是在进行更复杂的操作时，就有些力不从心了。此时更多的使用的是match和search函数。但它们的返回不是一个简单的字符串列表，而是一个MatchObject （如果匹配成功的话）.。通过操作这个matchObject，我们可以得到更多的信息。需要注意的是，如果匹配不成功，它们则返回一个NoneType。所以在对匹配完的结果进行操作之前，你必需先判断一下是否匹配成功了，比如：

m=re.match( rule , target )
    if m:                      #必需先判断是否成功
       doSomethin

这两个函数唯一的区别是：match从字符串的开头开始匹配，如果开头位置没有匹配成功，就算失败了；而search会跳过开头，继续向后寻找是否有匹配的字符串。针对不同的需要，可以灵活使用这两个函数。  
例：

>>> s= 'Tom:9527 , Sharry:0003'
    >>> m=re.match( r'(?P<name>\w+):(?P<num>\d+)' , s )
    >>> m.group()
    'Tom:9527'
    >>> m.groups()
    ('Tom', '9527')
    >>> m.group(‘name’)
    'Tom'
    >>> m.group(‘num’)
    '9527'

3、编译后的Pattern对象

将一个正则式，使用compile函数编译，不仅是为了提高匹配的速度，同时还能使用一些附加的功能。编译后的结果生成一个Pattern对象，这个对象里面有很多函数，他们看起来和re模块的函数非常象，它同样有findall , match , search ,finditer , sub , subn , split 这些函数，只不过它们的参数有些小小的不同。一般说来，re模块函数的第一个参数，即正则规则不再需要了，应为规则就包含在Pattern对象中了，编译选项也不再需要了，因为已经被编译过了。因此re模块中函数的这两个参数的位置，就被后面的参数取代了。

findall , match , search 和finditer这几个函数的参数是一样的，除了少了规则和选项两个参数外，它们又加入了另外两个参数，它们是：查找开始位置和查找结束位置，也就是说，现在你可以指定查找的区间，除去你不感兴趣的区间。它们现在的参数形式是：

findall ( targetString \[, startPos \[,endPos\] \] )  
finditer ( targetString \[, startPos \[,endPos\] \] )  
match ( targetString \[, startPos \[,endPos\] \] )  
search ( targetString \[, startPos \[,endPos\] \] )

这些函数的使用和re模块的同名函数使用完全一样。所以就不多介绍了。

除了和re模块的函数同样的函数外，Pattern对象还多了些东西，它们是：  
flags 查询编译时的选项  
pattern 查询编译时的规则  
groupindex 规则里的组  
这几个不是函数，而是一个值。它们提供你一些规则的信息。比如下面这个例子：

>>> p=re.compile( r'(?P<word>\b[a-z]+\b)|(?P<num>\b\d+\b)|(?P<id>\b[a-z_]+\w*\b)' , re.I )
    >>> p.flags
    2
    >>> p.pattern
    '(?P<word>\\b[a-z]+\\b)|(?P<num>\\b\\d+\\b)|(?P<id>\\b[a-z_]+\\w*\\b)'
    >>> p.groupindex
    {'num': 2, 'word': 1, 'id': 3}

我们来分析一下这个例子：这个正则式是匹配单词、或数字、或一个由字母或’\_’开头，后面接字母或数字的一个ID。我们给这三种情况的规则都包入了一个命名组，分别命名为’word’ , ‘num’ 和 ‘id’。我们规定大小写不敏感，所以使用了编译选项（也就是匹配规则的一种） ‘I’，以后遇到re.I,就是指，大小写忽略不计，re.S，就是指多行查找。编译以后返回的对象为p，通过p.flag我们可以查看编译时的选项，不过它显示的不是’I’，而是一个数值2 。其实re.I是一个整数，2就是它的值。我们可以在python中查看一下：

>>> re.I
    2

通过p.pattern可以查看被编译的规则是什么。使用print的话会更好看一些

>>> print p.pattern
    (?P<word>\b[a-z]+\b)|(?P<num>\b\d+\b)|(?P<id>\b[a-z_]+\w*\b)

接下来的p.groupindex则是一个字典，它包含了规则中的所有命名组。字典的key是名字，values是组的序号。由于字典是以名字作为key，所以一个无命名的组不会出现在这里。

这就是对python正则表达式的简介了，在爬虫进阶的过程中肯定还会深入的学习，在这里就不献丑了~~

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